[发明专利]一种水域污染智能监控分析方法及系统

权利要求书

1.一种水域污染智能监控分析方法，其特征在于，应用于水域污染监控分析装置中，所述方法包括：

通过所述水域污染监控分析装置的接收模块获取监控水域的水质数据；

通过所述水域污染监控分析装置中处理模块将所述水质数据输入所述处理模块中的水质特征提取模型，以得到所述监控水域的水质特征，其中，所述水质特征提取模型是预先训练完成的，由卷积神经网络构成；

通过所述水域污染监控分析装置中的编码模块根据所述水质特征确定所述监控水域的状态图；

将所述状态图通过所述水域污染监控分析装置中的路由模块发送至预设服务器，预设服务器根据存储的水域的状态图与实时的卫星遥感数据结合，通过预设的神经网络算法，识别状态图中水质的判断结果是否正确，是否存在数据造假，其中，所述预设服务器包括云端服务器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过所述水域污染监控分析装置的接收模块获取监控水域的水质数据包括：

通过所述接收模块获取所述监控水域的水质图像以及所述监控水域的传感器采集的传感器数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述传感器数据包括以下至少之一：

水温情况、水质、流速、水中动植物数据、水中污染标识物质含量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述水域污染监控分析装置中处理模块将所述水质数据输入所述处理模块中的水质特征提取模型包括：

通过所述处理模块将所述水质图像转化为预设格式，以得到水质图像数据；

将水质图像数据输入至所述卷积神经网络，以得到所述水质特征。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过所述水域污染监控分析装置中的编码模块根据所述水质特征确定所述监控水域的状态图包括：

通过所述编码模块对所述水质特征以及所述监控水域的地理位置信息进行叠加并编码，以得到所述监控水域的第一状态图。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，通过所述水域污染监控分析装置中的编码模块根据所述水质特征确定所述监控水域的状态图包括：

通过所述水域污染监控分析装置中的聚类分析模块对所述水质特征与所述传感器数据进行分类；

通过所述编码模块将分类后的水质特征与所述地理位置信息进行叠加，以得到所述监控水域的第二状态图，

其中，所述第二状态图中包括所述水质特征的分类信息。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述状态图通过所述水域污染监控分析装置中的路由模块发送至预设服务器包括：

通过所述路由模块将所述状态图以及对应的传感器数据发送至本地服务器以及云端服务器。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在将状态图通过水域污染监控分析系统中的路由模块发送至预设服务器之后，还包括：

通过路由模块维护路由模块至预设服务器之间的路由表。

9.一种水域污染智能监控分析系统，其特征在于，所述系统包括：水域污染监控分析装置、采集装置以及预设服务器，其中：

所述采集装置，用于采集监控区域的水质数据；

所述水域污染监控分析装置包括：接收模块、处理模块、编码模块以及路由模块，其中：

所述接收模块，用于获取监控水域的水质数据；

所述处理模块，用于将所述水质数据输入至所述处理模块中的水质特征提取模型，以得到所述监控水域的水质特征，其中，所述水质特征提取模型是预先训练完成的，由卷积神经网络构成；

所述编码模块，用于根据所述水质特征确定所述监控水域的状态图；

所述路由模块，用于将所述状态图发送至预设服务器，预设服务器根据存储的水域的状态图与实时的卫星遥感数据结合，通过预设的神经网络算法，识别状态图中水质的判断结果是否正确，是否存在数据造假，其中，所述预设服务器包括云端服务器。